文章講的是glassadoor：資料科學家賺的最多！glassdoor最近發布了乙份報告，公布了美國50個最佳的工作崗位，資料科學家連續兩年奪冠。每年，工作**都會根據每份職業的整體「glassdoor工作得分」發布此報告。評分取決於三個關鍵因素：就業人數，工作滿意度等級和年薪中位數。
資料科學家的工作得分為4.8分，工作滿意度為4.4分，年薪中位數是11萬美元，合人民幣75萬左右。與之相關的工作，比如資料工程師和devops工程師也緊隨其後。
事實上，與過去一年相比，與資料相關的工作基本上佔據了所有就業榜單，國內國外的趨勢基本相一致。careercast.com的一項新研究顯示，資料科學家在未來七年內具有最好的增長潛力，因為它們是最難填補的工作之一，這項工作的門檻還是很高的。 rjmetrics.com的統計資料顯示，2023年資料科學家有11,400到19400個，其中超過50%是過去四年被填補的。
根據電腦科學學院的統計，估計在未來十年內，計算機工作的人數將增加一百萬。那麼是什麼原因導致資料科學家的職位需求一直在上公升呢?為什麼資料科學家可以連續兩年奪冠?
原因1：人才短缺
資料統計和分析對從業者的自身能力有很高的要求，而具備這些技能的人員需要很長一段時間的修煉，由於存在人才缺口，也導致資料科學家的薪水今年增長了6%以上。
由於大資料的歷史相對較短，很多培訓機構和大學近兩年才開設相關課程。所以，雖然社會的討論熱度不減，但目前尚未出現乙個成熟的學習規劃曲線。因此，這種人才短缺可能會持續很長一段時間。
原因2：企業在組織資料方面面臨巨大挑戰
資料科學家的作用正在展現出來，企業迫切需要能夠進行資料組織以及資料分析的專業人員。資料清洗或清理資料和連線工具以將資料轉換成可用格式在企業中仍然有很大需求。
資料準備可能需要許多步驟，從將特定系統**轉換為可用資料，以處理不完整或錯誤的資料，但是錯誤資料的成本很高，一些研究表明，分析不良資料可能會使企業每年花費1300萬美元以上。
因此，對於那些可以排除壞資料，進而導致企業降低成本的人來說，市場隨時向他們敞開懷抱。事實上，資料準備佔資料科學家工作的80%左右。但是，即使隨著高度複雜的分析儀表板和資料收集工具可用性的增加，在能夠從中提取有價值的見解之前，仍然需要具有清理和組織資料等技能的專業人員。
理由3：資料科學家的需求不再侷限於科技巨頭
資料科學家的需求終於不僅僅是大型科技公司，如google或facebook，因為較小的企業也意識到，他們可以使用資料做出更好，更明智的決策。大資料的hbr功能報告指出，使用資料驅動型決策的企業中，三分之一以上的公司比競爭對手平均高5%的生產力，多出6%的盈利。
雖然中小型企業的資料並不像大型企業的資料那麼多，但是通過篩選資料，為企業提供有意義的見解也是乙個強大的競爭優勢。
我們也看到入門級資料科學家湧向創業公司和小型企業，因為他們認為他們能在早期的職業生涯中應對更高層次的工作。資料科學家擁有廣泛的技能，他們希望能夠立即使用所有技能。
it技術人員如何進場?
資料科學家既然這麼火，程式設計師又該如何進場呢?大學課程是乙個很好的開始，但資料科學家的職位往往需要很多技能，目前國內的大學根本無法將這些整合在一起。除此之外，就是參加一些培訓課程，目前尚沒有其他好的方法。
關注科學家
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